Plataforma energética MCP · API · Python SDK

Datos Energéticos

De archivos I90 en bruto a inteligencia de mercado lista para IA — construimos la infraestructura de datos sobre la que operan las empresas energéticas.

1.3B+ registros
5.0k+ unidades
13 programas
hasta 2026-01-21 23:45:00+01:00
ARRU1 PDBF 78.0€ ↑
CAST3 RT3 14.2€
FVGNRA RT3 -50€ ↓
AMRB1 PHF1 22.5€ ↑
CTGN2 PDBF 65.3€ ↑
BES4 BS 8.7€
EALFOZ RT3 -88.2€ ↓
SBG3 PDBF 45.1€ ↑
SR15 RR 12.3€
SROQ1 PHF3 31.8€ ↑
ARRU1 PDBF 78.0€ ↑
CAST3 RT3 14.2€
FVGNRA RT3 -50€ ↓
AMRB1 PHF1 22.5€ ↑
CTGN2 PDBF 65.3€ ↑
BES4 BS 8.7€
EALFOZ RT3 -88.2€ ↓
SBG3 PDBF 45.1€ ↑
SR15 RR 12.3€
SROQ1 PHF3 31.8€ ↑

El problema

De Excel a infraestructura de datos

Las empresas energéticas se ahogan en datos que no pueden usar. Los archivos I90 llegan diariamente en libros Excel de 30 hojas. Los cálculos de facturación viven en hojas de cálculo que solo una persona entiende. Las señales del mercado se esconden en CSVs que nadie tiene tiempo de analizar.

I90_2026-05-21.xlsx
I90DIA00
I90DIA01
I90DIA02
I90DIA03
I90DIA04
I90DIA09
I90DIA12
...
I90DIA00: Contenido del Libro
Hoja
Descripción
I90DIA01
Prog. Horaria del PBF
I90DIA03
Res. Restricciones M. Diario
I90DIA04
Prog. Mercado Secundaria
I90DIA09
Precios Restricciones
I90DIA12
Energía Intradiaria
...
+ 25 hojas más
⚠ 30+ hojas por archivo · 1 archivo por día · datos no normalizados
SELECT * FROM i90 WHERE date = '2026-05-21'
date
hour
unit
program
omie_€
rt3_€
2026-05-21
14
ARRU1
PDBF
22.5
14.2
2026-05-21
14
CAST3
PDBF
26.1
14.2
2026-05-21
14
AMRB1
PDBF
21.8
14.2
2026-05-21
15
ARRU1
RT3
18.9
19.5
✓ 211M+ rows · 0 nulls · queryable via SQL, MCP, Python

Convertimos esos datos en bruto en infraestructura consultable, automatizada y lista para IA. Cada herramienta que construimos funciona con tu agente IA vía MCP, o de forma independiente vía API y Python.

Enriquecimiento

De códigos a contexto de negocio

Los archivos I90 solo traen códigos de unidad. Nosotros cruzamos con catálogos de REE y OMIE para añadir empresa, tecnología, potencia instalada y agente comercializador.

SELECT unit, company_name, technology, power, market_participant FROM i90
unit
company_name
technology
power
market_participant
ARRU1
Iberdrola
Combined Cycle
800 MW
IBERDROLA GEN.
CAST3
TotalEnergies
Combined Cycle
400 MW
TOTAL GAS Y ELEC.
AMRB1
Castleton
Combined Cycle
800 MW
CASTLETON COMM.
FVGNRA
Capital Energy
Solar PV
50 MW
CAPITAL ENERGY
✓ Pre-cruzado con catálogos REE + OMIE · sin JOINs manuales · listo para GROUP BY empresa

Casos reales

Qué puedes hacer con los datos

Ganadores RT3
Curtailment
Trading intradiario

¿Quién se beneficia del RT3?

GROUP BY company_name revela qué empresas concentran el coste de restricciones técnicas.

SQL
SELECT company_name,
       SUM(energy) AS total_mwh
FROM i90
WHERE program = 'RT3'
  AND sign = 'Subir'
GROUP BY company_name
ORDER BY total_mwh DESC
LIMIT 5
Iberdrola 1,247k MWh
Endesa 894k MWh
Naturgy 612k MWh
TotalEnergies 445k MWh
EDP 298k MWh
→ Iberdrola concentra el 32% del RT3
Leer análisis completo

Casos prácticos

Construido con datos reales

Base de Datos del Mercado Energético Español (Archivos I90)

Desafío

Los datos del mercado energético español llegan diariamente en archivos I90 — libros de Excel con más de 30 hojas. El formato Excel hacía casi imposible analizar tendencias o integrar con otros sistemas.

Solución

Diseñamos una base de datos relacional que transforma 30 hojas en una sola tabla consultable. Nuestro pipeline ETL se ejecuta diariamente, procesando nuevos archivos I90 automáticamente.

Resultado

Los científicos de datos escriben consultas SQL en lugar de luchar con Excel. El sistema maneja nuevos formatos automáticamente. La misma arquitectura potencia análisis asistido por IA a través de servidores MCP.

Prueba datons.esios →

Automatización de Cálculos de Empresa Energética

Una empresa energética realizaba cálculos diarios de tarifas, conciliaciones de facturación e informes regulatorios en Excel. Cada cálculo tomaba horas, era propenso a errores y dependía de una persona que entendía las fórmulas.

Ver Energy Billing →

Sistema de Optimización Energética Industrial

Una instalación industrial con múltiples activos energéticos — paneles solares, baterías, conexión a red y cargas de producción variables — necesitaba optimizar el consumo y costes energéticos en tiempo real.

Para quién

Para quién es esto

Empresas energéticas analizando datos de mercado en Excel
Utilities ahogadas en cálculos de facturación manuales
Fábricas necesitando optimización energética en tiempo real
Equipos que quieren agentes IA consultando datos energéticos vía MCP

¿Listo para convertir tus datos energéticos en infraestructura?

Hablemos sobre tus desafíos de datos energéticos.